Почему sklearn.linear_model.LogisticRegression с n_jobs = 2 работает так плохо?

Question

Я строю модель для базы данных MNIST с логистической регрессией, используя пакет scikit-learn. Я заметил, что с параметрами по умолчанию он работает очень плохо, и после нахождения этого урока я изменил sklearn.linear_model.LogisticRegression решатель на 'lbfgs'. К счастью, он работал нормально, и обучение модели заняло чуть менее 2 минут, используя все 60000 элементов из тренировочного набора.

Я работаю над Google Compute Engine, поэтому я хотел использовать несколько ядер и попытаться обучить модель еще быстрее. Я установил экземпляр с 2 ядрами и поместил n_jobs = 2 в LogisticRegression. Однако алгоритм работает хуже, чем с n_jobs = 1. Вот фрагмент кода:

Импорт данных и преобразование их в np.ndarray объекты:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mnist import MNIST
mndata = MNIST('./data')

images_train, labels_train = mndata.load_training()
images_test, labels_test = mndata.load_testing()

labels_train = labels_train.tolist()
labels_test = labels_test.tolist()

X_train = np.array(images_train)
y_train = np.array(labels_train)
X_test = np.array(images_test)
y_test = np.array(labels_test)

Основная функция:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import LinearSVC
import time

def log_test(train_size, c, cores):
    X_train = X_train_all[:train_size]
    y_train = y_train_all[:train_size]

    start_time = time.time()

    logreg = LogisticRegression(C = c, solver = 'lbfgs', n_jobs = cores).fit(X_train, y_train)
    print("Training set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train)))
    print("Test set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_test_all, y_test_all)))

    elapsed_time = time.time() - start_time
    print(elapsed_time)

Производительность для n_jobs = 1 против n_jobs = 2:

• log_test(2000, 100, 1) - 2 с
• log_test(2000, 100, 2) - 9 с
• log_test(5000, 100, 1) - 8 с
• log_test(5000, 100, 2) - 27 с
• log_test(7000, 100, 1) - 13 с
• log_test(7000, 100, 2) - 55 с
• log_test(15000, 100, 1) - 27 с
• log_test(15000, 100, 2) - 115 с

Вопрос. Как использовать несколько ядер для повышения производительности алгоритма?